### 词表的自动丰富——从元数据中提取关键词及其定位
#### 一、引言与背景
随着信息技术的发展和互联网的普及，信息资源的数量急剧增加，如何有效地组织和检索这些信息成为了一个重要的问题。传统的知识组织工具，如词表（包括主题词表和叙词表），对于文献资源的标引、组织和检索起到了至关重要的作用。然而，在数字图书馆和网络信息环境下，传统的手动维护方式已经无法满足快速变化的知识需求。
#### 二、词表的概念与结构
词表是一种对词汇进行控制的工具，主要包含以下三个方面的内容：
1. **等同关系**：反映了词汇的同义或近义关系，即一个概念的标准词汇（主题词）与其非标准词汇（关键词）之间的关系。例如，“计算机”与“电脑”就是一对等同词汇。
2. **等级关系**：指主题词之间的上下位关系，如“电子计算机”是“计算机”的一个子类别。
3. **相关关系**：概括了除等同和等级关系之外的其他关系，比如“计算机”与“编程”之间就可能存在相关关系。
#### 三、词表的传统维护方式及其局限性
传统的词表主要是由领域专家通过手工的方式创建和维护的。这种方式虽然能够确保词表的质量，但在面对互联网海量信息时显得效率低下且难以跟上知识更新的速度。例如，《中国分类主题词表》的编制工作历时长达8年半，期间参与的专家人数众多，这充分体现了传统词表维护工作的复杂性和艰巨性。
#### 四、自动提取关键词的技术
为了解决传统词表维护的局限性，本文提出了一种基于统计的方法来从元数据的标题中抽取关键词，并将其定位到词表中的合适位置。这种方法的定位依据是抽取出的关键词所对应的标引词集的收敛性质。标引词是指用于标引文献主题的、来自词表的受控词汇，即主题词。
具体步骤如下：
1. **数据准备**：首先需要准备一批带有元数据的文献资料，这些元数据至少包含标题字段。
2. **关键词抽取**：利用自然语言处理技术，如词频统计、TF-IDF等算法，从元数据的标题中抽取高频词汇作为候选关键词。
3. **相关性分析**：分析每个候选关键词与词表中已有主题词的相关性，以此来判断该关键词应该被归入哪个主题词下。
4. **定位**：根据相关性分析的结果，将新的关键词定位到词表中的相应位置。
#### 五、实验验证
为了验证上述方法的有效性，本文在一个具体的案例中进行了实验。实验数据来源于《中国分类主题词表》和北京大学图书馆提供的5000多条计算机科技领域的书目数据。实验结果表明，该方法是可行的，并且对于大规模的数据集同样有效。这意味着，该方法可以直接应用于基于已标引语料库的自动编目和元数据自动生成。
#### 六、结论
本文提出了一种基于统计的从元数据中提取关键词并定位到词表中的方法。这种方法克服了传统词表维护方式的局限性，使得词表能够在数字图书馆和网络信息环境下得到更广泛的应用。此外，该方法还具有一定的普适性，不仅适用于中文信息处理，也适用于其他语言的信息处理场景。未来的研究还可以探索更多自动化的技术和方法，进一步提高词表维护的效率和准确性。
